AI 지원 코딩에 대한 민첩한 접근 방식
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작성자 코딩기술 작성일 24-04-23 11:07 조회 13회 댓글 0건본문
AI 지원 코딩에 대한 민첩한 접근 방식
맥킨지에 따르면, 인공지능을 사용하는 개발자들은 그렇지 않은 개발자들보다 생산성이 두 배 더 높습니다. 비록 일부 기업들은 이것을 그들의 개발자 팀의 잠재적인 빠른 승리로 보겠지만, 인공지능의 이점은 보안 모범 사례에서 올바른 기술 향상으로 안전하게 풀릴 수 있다는 것을 깨닫는 것이 중요합니다.
인공지능이 신속하고 효과적인 엔지니어링을 하더라도 그 자체로 일을 하도록 맹목적으로 신뢰하는 것은 코드 품질을 보장하지 않습니다. 예를 들어, 인공지능이 생성한 사람의 이미지를 예로 들면, 언뜻 보기에는 설득력 있게 보일지 모르지만, 자세히 보면 실제보다 약간 더 많은 손가락이나 귀가 있다는 것을 알 수 있습니다. 인공지능이 생성한 코드도 비슷한 문제를 가지고 있습니다. 그것은 작동할 수 있고, 심지어 표면 수준의 정밀 조사에 맞설 수 있지만… 조금 더 가까이 보면 균열이 나타나기 시작하여 잠재적으로 취약성을 드러낼 수 있습니다.
보안 교육은 개발자들이 그들의 경력을 통해 참여해야 하는 것이며, 변화에 보조를 맞추기 위해 필요한 지속적인 개발을 제공하는 이상적인 해결책을 제공합니다. 인공지능을 사용한 보안 코드 개발에 있어서는 전통적인 교육이 해답이 아닙니다. 상황이 매우 빠르게 변화하는 지역에서 관련되고 최신의 과정을 찾는 것은 쉽지 않을 것입니다. 대신 개발자들은 가능하다면 유연한 방식으로, 그들의 일과 과정 중에 그들에게 익숙한 관련 자료와 시나리오를 향상시킬 필요가 있습니다.
AI와 관련된 위험에 대한 이해
인공지능을 사용하는 위협은 기술 자체만큼이나 빠르게 발전하고 있기 때문에 정기적인 훈련이 필요합니다. 한 예로, 인공지능의 오답이 악의적인 목적으로 사용될 수 있는 "굴루케이션 스쿼트"가 있습니다. 인공지능은 오답을 모른다고 인정하기보다는 어느 정도의 자신감으로 "굴루케이션"하는 경향이 있습니다. 이것이 코드 조각을 전복시키는 데 사용될 수 있다면, 이것은 이미 중대한 손상과 오류의 가능성을 증가시킵니다. 코드를 만들 때 인공지능 도구가 가짜 도서관에 전화를 거는 것으로 알려진 경우, 공격자는 이러한 이름을 사용하여 가짜 도서관으로 위장한 악성코드를 만들어 쉽게 공격을 실행할 수 있습니다. 이전에는 그 코드가 실패했습니다. 이제, 그것은 작동할 것이지만 그렇게 하도록 악성코드를 호출합니다.
개발자가 이 환각에 대한 완전한 지식이 없고 안전하지 않은 코드의 징후를 명확하게 식별할 수 없는 한, 공격자는 순진함을 이용할 수 있습니다. 개발자는 보안 코딩 기술과 인식을 연마할 수 있어야 합니다. 결국, 그들은 특히 AI 코딩 도구의 채택이 증가함에 따라 코드 수준의 보안 버그와 잘못된 구성의 도입으로부터 조직을 보호하는 첫 번째 방어선입니다. 전통적인 업스킬링 노력은 너무 엄격하고 관련 없는 정보와 맥락에 기반하기 때문에 실패하는 경향이 있습니다. 오늘날 AI 시대에 개발자 업스킬링은 최신 취약점과 공격 트렌드를 해결하는 기술로 개인의 요구 사항에 맞게 조정되어야 합니다.
민첩한 AI 학습을 시작합니다
애자일 러닝은 개발자들이 그들의 기술을 연마하고 보안 기술이 뛰어나고 더 발전된 소프트웨어 엔지니어가 되는 길로 그들을 돕는 접근법으로 부상했습니다. 그것은 유연성을 선호하고 개발자들에게 그들과 가장 관련이 있는 주제에 대한 기술을 향상시키기 위해 다양한 경로에 대한 선택권을 줍니다. 적시에 "마이크로 버스트" 교육 세션을 사용하면 팀이 실제 작업의 맥락 내에서 지식을 빠르게 배우고 적용할 수 있습니다.
AI 보조 도구의 안전한 배포와 함께 보안 코드로 민첩한 학습을 구현하는 팀은 빠른 속도로 보안을 달성하면서 도구에 대한 실제 경험의 이점을 누립니다. 이것은 특히 개발자들이 보안 인식과 훈련에 대한 경험이 거의 없는 경우 달성하기가 어렵기로 악명이 높습니다. "제스트 인 타임" 접근 방식은 개발자들이 AI에 의해 만들어진 관련 취약성 문제를 예측하고 해결할 수 있도록 하는 맥락과 함께 개발자들이 일상적으로 하고 있는 일과 직접 연결됩니다.
개인들은 항상 선호하는 학습 스타일을 가질 것입니다. 조직들이 교육에 더 큰 유연성을 제공하는 것으로 변화함에 따라, 개발자들은 그들의 필요, 근무일 및 교육 선호에 따라 더 선별된 커리큘럼을 제공받게 됩니다. 기계 학습과 대규모 언어 모델의 적응적 특성은 개발자들에게 더 개별적이고 맞춤화된 학습 경험을 제공할 것입니다.
인공지능은 기술, 재량, 그리고 비판적인 사고와 함께 사용될 때 사람들이 일하는 방식을 개선하는 데 큰 잠재력을 보여주었습니다. 조직들은 이것을 알고 있고, 그들이 한계를 얼마나 멀리 밀어붙일 수 있는지를 보고 싶은 유혹에 빠질 것입니다. 그러나 과도한 의존은 장기적으로 중대한 실수를 야기할 것입니다. 적절한 훈련이나 지도 없이 인공지능을 사용하는 것은 훨씬 더 비용이 많이 드는 실수가 될 것입니다.
단기적으로 보안 교육과 집중력이 부족하더라도 AI에 의존하는 기업은 소프트웨어를 더 빨리 생산하고 빠르게 성장할 것입니다. 이러한 보안에 대한 신뢰할 수 없는 접근 방식은 이를 따라잡을 뿐이며, 향후 중요한 사용자 및 고객 문제로 이어질 주요 문제를 초래할 것입니다. AI를 최대한 활용하려는 스마트 기업은 이 기술을 신중하게 채택할 수 있도록 보안 우선 접근 방식을 사용하여 개발 집단을 위한 민첩한 학습에 투자해야 합니다.
맥킨지에 따르면, 인공지능을 사용하는 개발자들은 그렇지 않은 개발자들보다 생산성이 두 배 더 높습니다. 비록 일부 기업들은 이것을 그들의 개발자 팀의 잠재적인 빠른 승리로 보겠지만, 인공지능의 이점은 보안 모범 사례에서 올바른 기술 향상으로 안전하게 풀릴 수 있다는 것을 깨닫는 것이 중요합니다.
인공지능이 신속하고 효과적인 엔지니어링을 하더라도 그 자체로 일을 하도록 맹목적으로 신뢰하는 것은 코드 품질을 보장하지 않습니다. 예를 들어, 인공지능이 생성한 사람의 이미지를 예로 들면, 언뜻 보기에는 설득력 있게 보일지 모르지만, 자세히 보면 실제보다 약간 더 많은 손가락이나 귀가 있다는 것을 알 수 있습니다. 인공지능이 생성한 코드도 비슷한 문제를 가지고 있습니다. 그것은 작동할 수 있고, 심지어 표면 수준의 정밀 조사에 맞설 수 있지만… 조금 더 가까이 보면 균열이 나타나기 시작하여 잠재적으로 취약성을 드러낼 수 있습니다.
보안 교육은 개발자들이 그들의 경력을 통해 참여해야 하는 것이며, 변화에 보조를 맞추기 위해 필요한 지속적인 개발을 제공하는 이상적인 해결책을 제공합니다. 인공지능을 사용한 보안 코드 개발에 있어서는 전통적인 교육이 해답이 아닙니다. 상황이 매우 빠르게 변화하는 지역에서 관련되고 최신의 과정을 찾는 것은 쉽지 않을 것입니다. 대신 개발자들은 가능하다면 유연한 방식으로, 그들의 일과 과정 중에 그들에게 익숙한 관련 자료와 시나리오를 향상시킬 필요가 있습니다.
AI와 관련된 위험에 대한 이해
인공지능을 사용하는 위협은 기술 자체만큼이나 빠르게 발전하고 있기 때문에 정기적인 훈련이 필요합니다. 한 예로, 인공지능의 오답이 악의적인 목적으로 사용될 수 있는 "굴루케이션 스쿼트"가 있습니다. 인공지능은 오답을 모른다고 인정하기보다는 어느 정도의 자신감으로 "굴루케이션"하는 경향이 있습니다. 이것이 코드 조각을 전복시키는 데 사용될 수 있다면, 이것은 이미 중대한 손상과 오류의 가능성을 증가시킵니다. 코드를 만들 때 인공지능 도구가 가짜 도서관에 전화를 거는 것으로 알려진 경우, 공격자는 이러한 이름을 사용하여 가짜 도서관으로 위장한 악성코드를 만들어 쉽게 공격을 실행할 수 있습니다. 이전에는 그 코드가 실패했습니다. 이제, 그것은 작동할 것이지만 그렇게 하도록 악성코드를 호출합니다.
개발자가 이 환각에 대한 완전한 지식이 없고 안전하지 않은 코드의 징후를 명확하게 식별할 수 없는 한, 공격자는 순진함을 이용할 수 있습니다. 개발자는 보안 코딩 기술과 인식을 연마할 수 있어야 합니다. 결국, 그들은 특히 AI 코딩 도구의 채택이 증가함에 따라 코드 수준의 보안 버그와 잘못된 구성의 도입으로부터 조직을 보호하는 첫 번째 방어선입니다. 전통적인 업스킬링 노력은 너무 엄격하고 관련 없는 정보와 맥락에 기반하기 때문에 실패하는 경향이 있습니다. 오늘날 AI 시대에 개발자 업스킬링은 최신 취약점과 공격 트렌드를 해결하는 기술로 개인의 요구 사항에 맞게 조정되어야 합니다.
민첩한 AI 학습을 시작합니다
애자일 러닝은 개발자들이 그들의 기술을 연마하고 보안 기술이 뛰어나고 더 발전된 소프트웨어 엔지니어가 되는 길로 그들을 돕는 접근법으로 부상했습니다. 그것은 유연성을 선호하고 개발자들에게 그들과 가장 관련이 있는 주제에 대한 기술을 향상시키기 위해 다양한 경로에 대한 선택권을 줍니다. 적시에 "마이크로 버스트" 교육 세션을 사용하면 팀이 실제 작업의 맥락 내에서 지식을 빠르게 배우고 적용할 수 있습니다.
AI 보조 도구의 안전한 배포와 함께 보안 코드로 민첩한 학습을 구현하는 팀은 빠른 속도로 보안을 달성하면서 도구에 대한 실제 경험의 이점을 누립니다. 이것은 특히 개발자들이 보안 인식과 훈련에 대한 경험이 거의 없는 경우 달성하기가 어렵기로 악명이 높습니다. "제스트 인 타임" 접근 방식은 개발자들이 AI에 의해 만들어진 관련 취약성 문제를 예측하고 해결할 수 있도록 하는 맥락과 함께 개발자들이 일상적으로 하고 있는 일과 직접 연결됩니다.
개인들은 항상 선호하는 학습 스타일을 가질 것입니다. 조직들이 교육에 더 큰 유연성을 제공하는 것으로 변화함에 따라, 개발자들은 그들의 필요, 근무일 및 교육 선호에 따라 더 선별된 커리큘럼을 제공받게 됩니다. 기계 학습과 대규모 언어 모델의 적응적 특성은 개발자들에게 더 개별적이고 맞춤화된 학습 경험을 제공할 것입니다.
인공지능은 기술, 재량, 그리고 비판적인 사고와 함께 사용될 때 사람들이 일하는 방식을 개선하는 데 큰 잠재력을 보여주었습니다. 조직들은 이것을 알고 있고, 그들이 한계를 얼마나 멀리 밀어붙일 수 있는지를 보고 싶은 유혹에 빠질 것입니다. 그러나 과도한 의존은 장기적으로 중대한 실수를 야기할 것입니다. 적절한 훈련이나 지도 없이 인공지능을 사용하는 것은 훨씬 더 비용이 많이 드는 실수가 될 것입니다.
단기적으로 보안 교육과 집중력이 부족하더라도 AI에 의존하는 기업은 소프트웨어를 더 빨리 생산하고 빠르게 성장할 것입니다. 이러한 보안에 대한 신뢰할 수 없는 접근 방식은 이를 따라잡을 뿐이며, 향후 중요한 사용자 및 고객 문제로 이어질 주요 문제를 초래할 것입니다. AI를 최대한 활용하려는 스마트 기업은 이 기술을 신중하게 채택할 수 있도록 보안 우선 접근 방식을 사용하여 개발 집단을 위한 민첩한 학습에 투자해야 합니다.